Estudo de padrões em sinais musicais sob a perspectiva dos grafos de visibilidade - Melo, Dirceu de Freitas Piedade (2017)
O advento da tecnologia digital favoreceu um extraordinário aumento da capacidade de armazenamento e compartilhamento de arquivos de conteúdo musical, o que motivou algumas corporações a incluírem em suas plataformas, algoritmos computacionais para o gerenciamento automático de grandes bibliotecas de música digital. A classificação de gêneros musicais tem chamado a atenção como uma das formas de organização deste tipo de biblioteca, e nas últimas décadas, tem se tornado objeto de estudo de pesquisadores de um campo multidisciplinar emergente conhecido como Recuperação de Informações Musicais (MIR). A maioria dos trabalhos desse campo de pesquisa adota a estratégia de categorização de gêneros musicais usando a extração de atributos (ritmo, melodia e timbre) como uma de suas etapas essenciais. Dentre esses atributos, o ritmo desempenha um papel muito importante na definição do estilo musical. O estudo da rítmica em sinais de áudio inclui a investigação de características de regularidade de seus transientes. A auto-similaridade dos sinais pode dar informações relevantes sobre essa regularidade, e desta forma, contribuir para o estudo da complexidade rítmica de uma música. A maioria dos trabalhos do campo de processamento de sinais têm estudado a auto-similaridade em música digital utilizando o histograma de batidas. Existe uma carência na diversidade de descritores rítmicos para sinais de áudio, e o campo de processamento de sinais está restrito à técnicas baseadas em representações tempo-frequência. Novos tipos de descritores poderiam colaborar com os algoritmos tradicionais, para a melhorar a extração de características rítmicas, oferecendo outro ponto de vista para essa tarefa. Esta tese propõe uma metodologia para identificar padrões de auto-similaridade em sinais de áudio, usando propriedades topológicas de redes, denominado de Descritor de Visibilidade em Flutuações de Variância (DVFV). Este descritor é constituído de: Modularidade - Q, Número de Comunidades - Nc, Grau Médio - < k > e Densidade (Delta). Os resultados experimentais obtidos com o cálculo do DVFV em 1.000 grafos de visibilidade, correspondentes a 1.000 sinais, categorizados em 10 gêneros musicais, mostraram que o DVFV é capaz de detectar gráfica e numericamente, padrões de auto-similaridade em sinais classificados em gêneros musicais, de estabelecer uma relação hierárquica de categorias usando propriedades de redes, e de contribuir para que um sistema de classificação alcance precisão comparável ou superior a trabalhos correlatos.